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大数据 Spark案例实践培训

 
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      每个班级的人数限3到5人,互动授课, 保障效果,小班授课。
  上间和地点
上部份地点:【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼【南京分部】:金港大厦(和燕路)【武汉分部】:佳源大厦(高新二路)【成都分部】:领馆区1号(中和大道)【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦
最近开间(周末班/连续班/晚班):2019年1月26日
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部份程大纲
 
  • 培训对象
  • 各类 IT/软件企业和研发机构的软件架构师、软件设计师、程序员。对于怀有设计疑问和问题,需要梳理解答的团队和个人,效果最佳。
  • 学员基础
  • 了解Linux系统及相关语言环境
  • 主题 内容
  •  
  • Spark
    生态介绍
  •  Mapreduce、storm和spark模型的比较和使用场景介绍
     Spark产生背景
     Spark(内存计算框架)
     SparkSteaming(流式计算框架)
     Spark SQL(ad-hoc)
     Mllib(MachineLearning)
     GraphX(bagel将被代)
     DlinkDB介绍
     SparkR介绍
  • Spark
    安装部署
  •  Spark安装简介
     Spark的源码编译
     Spark Standalone安装
     Spark Standalone HA安装
     Spark应用程序部署工具spark-submit
     Spark的高可用性部署
  •  
  • Spark
    运行架构和解析
  •  Spark的运行架构
    基本术语
    运行架构
    Spark on Standalone运行过程
    Spark on YARN 运行过程
     Spark运行实例解析
    Spark on Standalone实例解析
    Spark on YARN实例解析
  • Spark
    scala编程
  • Scala基本语法
    Scala开发环境搭建
    Scala开发Spark应用程序
    使用java编程
    使用scala编程
    使用python编程
  • Spark
    编程模型和解析
  •  Spark的编程模型
    Spark编程模型解析
    RDD的特点、操作、依赖关系
    Spark应用程序的配置
  •  
  • Spark Streaming原理和实践
  •  Spark Streaming与Strom的区别
     Kafka的部署
     Kafka与Spark Streaming的整合
     Spark Streaming原理
    Spark流式处理架构
    DStream的特点
    Dstream的操作和RDD的区别
    Spark Streaming的优化
     Spark Streaming实例
    文本实例
    网络数据处理
    Kafka+Spark Streaming实现日志的实时分析案例
  •  
  • Spark
    SQL原理和实践
  •  Spark SQL原理
    Spark SQL的Catalyst优化器
    Spark SQL内核
    Spark SQL和Hive
     Spark SQL的实例和编程
    Spark SQL的实例操作demo
    Spark SQL的编程
    DataFrame架构和原理
    DataFrame支持的统计和数学函数介绍
    从RDD创建DataFrame
    从Hive表创建DataFrame
    从数据源创建DataFrame
  •  
  • Spark的数据源
  •  Spark与HDFS的整合
     HDFS RDD原理和实现
     Spark与Hbase的整合
     Spark与Cassendera整合
     Hbase RDD的分区读取
     Hbase RDD的原理和实现
     Spark parallelism RDD的工作机制
  •  
  • Spark 数据挖掘
  •  Mllib的介绍
     graphX核心原理
     table operator和graph operator区别
     vertices、edges和triplets介绍
     构建一个graph
     SparkR原理
     SparkR实战
  •  
  • 典型项目
    案例实战
  •  基于spark日志分析
     个性化推荐系统:带你揭开其神秘面纱
     在线投放引擎
     揭开淘宝点击推荐系统的神秘面纱
     淘宝数据服务架构—实时计算平台
  •  
  • Spark的优化
  •  序列化优化——Kryo
     Spark参数优化实战
     Spark 任务的均匀分布策略
     Partition key倾斜的解决方案
     Spark任务的监控
     GC的优化
     Spark Streaming吞吐量优化
     Spark RDD使用内存的优化策略
     Spark在使用中的感想分享

 

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